TensorFlow Lite Converter 使用指南 📚

TensorFlow Lite Converter 是将 TensorFlow 模型转换为轻量级格式的工具，适用于移动设备和嵌入式场景。以下是使用步骤：

1. 安装依赖
   确保已安装 Python 环境和 TensorFlow 库：

   pip install tensorflow
   

2. 准备模型
   你的模型需为 SavedModel 格式或 Keras 模型。例如：

   • 使用 tf.saved_model.save 保存模型
   • 或通过 model.save('model.h5') 生成 Keras 文件

3. 转换模型
   命令行工具转换示例：

   tflite_convert --saved_model_dir=path/to/saved_model --output_file=model.tflite
   

   📌 图片：

   

4. 优化与验证

   • 使用 --optimization 参数启用量化
   • 通过 tflite_decer 工具验证转换后的模型

🔗 扩展阅读：TensorFlow Lite Converter 入门教程

💡 提示：转换后可结合 TensorFlow Lite 模型部署指南 进行实际应用。